Semantisches Clustering durch ein web-mining-basiertes Verfahren zur Gruppierung von Begriffen - Schäl, Peter
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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Note: 1,3, Universität Paderborn, Sprache: Deutsch, Abstract: Beim Card-Sorting-Experiment werden Begriffe in Gruppen eingeteilt. Für dieses Clustering der Begriffe werden Versuchspersonen benötigt. Diese Arbeit schlägtein Verfahren vor, welches Begriffe nach ihrer semantischen Ähnlichkeit automatisch gruppiert. Hierdurch soll ein ähnliches Ergebnis wie bei einem Card-Sorting-Experiment erreicht werden.Das Verfahren bezieht dabei Worthäufigkeiten aus dem Web, um anschließend aus den Häufigkeiten die…mehr

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Produktbeschreibung
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Note: 1,3, Universität Paderborn, Sprache: Deutsch, Abstract: Beim Card-Sorting-Experiment werden Begriffe in Gruppen eingeteilt. Für dieses Clustering der Begriffe werden Versuchspersonen benötigt. Diese Arbeit schlägtein Verfahren vor, welches Begriffe nach ihrer semantischen Ähnlichkeit automatisch gruppiert. Hierdurch soll ein ähnliches Ergebnis wie bei einem Card-Sorting-Experiment erreicht werden.Das Verfahren bezieht dabei Worthäufigkeiten aus dem Web, um anschließend aus den Häufigkeiten die Beziehungsstärken der Begriffe mittels Assoziationsmaße zu berechnen. Aus den berechneten Beziehungsstärken wird ein Graph generiert. Auf diesen Graphen erfolgt ein Clustering, durch das die Gruppen gebildet werden.In der Arbeit werden verschiedene Assoziationsmaße und Datengrundlagen verwendet und die Qualität ihrer Ergebnisse miteinander verglichen. Durch die Berechnung der Ähnlichkeit von Begriffsvektoren, soll ein besseres Ergebnis erreicht werden. Zur Evaluation werden die Gruppierungen des Verfahrens denen eines Card-Sorting-Experimentes gegenübergestellt. Die Evaluationsergebnisse zeigen, das durch das Verfahren ähnliche Gruppierungen, wie die bei einem Card-Sorting-Experiment, erreichtwerden können. Dabei spielt das gewählte Assoziationsmaß, sowie die Datengrundlage eine wichtige Rolle.